## 项目概述

Vibe-Trading 是一个开源的研究工作区，旨在将金融问题转化为可运行的分析。它通过自然语言提示连接市场数据加载器、策略生成、回测引擎、报告、导出和持久化研究记忆。该项目由 HKUDS 维护，采用 MIT 许可证，主要使用 Python 编写。

## 核心功能

- **自然语言市场研究**：通过自然语言提问，自动调用工具、数据、文档和会话上下文进行市场研究。
- **多智能体交易团队**：提供投资委员会、量化交易台、加密交易台、风险委员会等 30 个预设团队，支持流式进度和持久化报告。
- **跨市场数据与回测**：支持 A 股、港股、美股、加拿大、印度、韩国股票、加密货币、期货和外汇，具备数据回退和组合回测能力。
- **Shadow Account**：从券商日志中提取交易规则，进行行为诊断和影子回测，生成可导出的审计报告和策略代码。
- **Alpha Zoo**：内置 462 个预构建量化因子，涵盖 Qlib 158、Kakushadze 101、GTJA 191、学术因子和基本面因子，支持一键基准测试。
- **量化库**：提供 265 个经过测试的金融数学函数，涵盖期权、债券、信用、计量经济学、VaR/CVaR/EVT、归因、事件研究等，可通过 CLI、Web UI、REST API 和 MCP 调用。
- **估值引擎**：支持 DCF、可比公司分析和三表模型，缺失输入时模型不可运行，绝不静默默认。
- **治理与审计**：每次运行生成哈希清单，审计账本采用哈希链和 fsync，确保可追溯性和防篡改。
- **IM 渠道集成**：支持 16 种消息适配器，包括 Telegram、Slack、Discord、微信、飞书等，可在聊天中运行研究任务。
- **MCP 插件**：暴露 70 个 MCP 工具，可集成到 Claude Desktop、OpenClaw、Cursor 等客户端。

## 适用与不适用场景

**适用场景：**
- 金融研究：快速获取市场数据、分析基本面、生成研究报告。
- 策略回测：验证交易想法，生成策略代码和回测指标。
- 交易行为分析：通过 Shadow Account 分析个人交易记录，识别行为偏差。
- 多智能体协作：使用预设团队进行投资委员会、量化研究等复杂分析。
- 教育学习：学习量化金融、因子投资和估值方法。

**不适用场景：**
- 作为投资建议来源：项目明确声明不提供投资建议，不持有资金，不运行执行场所。
- 高频交易或实时订单簿深度分析：加载器仅提供点对点历史 K 线，实时数据需通过券商连接器。
- 无 LLM API 密钥的完全离线使用：虽然部分数据源免费，但核心智能体功能需要 LLM 提供商。
- 生产级实盘交易：实盘交易功能为实验性质，未经过真实券商账户验证，风险自负。

## 技术架构与依赖

- **后端**：Python 3.11+，FastAPI，ReAct 智能体核心，LangChain 1.x。
- **前端**：React 19，Vite，TypeScript，Node 22+。
- **数据源**：23 个免费市场数据源（如 Tencent、Eastmoney、Yahoo、OKX 等），可选 QVeris 高级数据市场。
- **回测引擎**：9 个引擎，包括 A 股、全球股票、印度股票、韩国股票、加密货币、期货、外汇、组合和期权组合。
- **LLM 提供商**：支持 OpenRouter、OpenAI、Anthropic、DeepSeek、Gemini、Groq、Ollama 等 20+ 提供商。
- **依赖管理**：使用 pip 安装，可选 extras（如 `[telegram]`、`[channels]`、`[stats]`）。
- **部署**：支持 Docker Compose、本地安装、MCP 插件和 ClawHub。

## 安装与快速开始

**安装：**
```bash
pip install vibe-trading-ai
```

**快速开始：**
```bash
vibe-trading init
vibe-trading run -p "Backtest a BTC-USDT 20/50 moving-average strategy for 2024 and summarize return and drawdown"
```

**Docker 部署：**
```bash
git clone https://github.com/HKUDS/Vibe-Trading.git
cd Vibe-Trading
cp agent/.env.example agent/.env
# 编辑 agent/.env，设置 LLM 提供商和 API 密钥
docker compose up --build
```

**MCP 插件：**
```bash
npx clawhub@latest install vibe-trading --force
```

## 典型使用方法

**自然语言研究：**
```bash
vibe-trading run -p "Research NVDA: earnings trend, analyst consensus, option flow, and key risks for next quarter"
```

**回测策略：**
```bash
vibe-trading run -p "Backtest a 20/50-day moving average crossover on AAPL for the past year, show Sharpe ratio and max drawdown"
```

**Alpha 基准测试：**
```bash
vibe-trading alpha bench --zoo gtja191 --universe csi300 --period 2018-2025 --top 20
```

**多智能体团队：**
```bash
vibe-trading --swarm-run investment_committee '{"topic": "Is TSLA a buy at current levels?"}'
```

**上传分析：**
```bash
vibe-trading --upload trades_export.csv
vibe-trading run -p "Analyze my trading behavior, extract my shadow strategy, and compare it with my actual trades"
```

## 配置与部署要点

- **环境变量**：复制 `agent/.env.example` 到 `agent/.env`，设置 `LANGCHAIN_PROVIDER`、`<PROVIDER>_API_KEY`、`LANGCHAIN_MODEL_NAME` 等。
- **API 认证**：远程部署时设置 `API_AUTH_KEY`，本地回环默认无需认证。
- **数据缓存**：可选 `VIBE_TRADING_DATA_CACHE` 启用本地数据缓存。
- **调度器**：默认关闭，通过 `VIBE_TRADING_ENABLE_SCHEDULER=1` 启用定时研究。
- **安全默认**：Docker 以非 root 用户运行，仅发布到 localhost；shell 工具默认禁用，需显式开启。
- **数据持久化**：Docker 使用命名卷保存数据，`docker compose down -v` 会删除。

## 限制、风险与许可证

- **限制**：实时 tick 和订单簿深度不在加载器范围内；实盘交易功能为实验性质，未经验证。
- **风险**：项目声明不提供投资建议，不持有资金，不运行执行场所；交易风险自负。
- **许可证**：MIT License，详见 [LICENSE](https://github.com/HKUDS/Vibe-Trading/blob/main/LICENSE)。

## 官方链接

- GitHub 仓库：https://github.com/HKUDS/Vibe-Trading
- 官方网站：https://vibetrading.wiki/
- 文档：https://vibetrading.wiki/docs/
- PyPI 包：https://pypi.org/project/vibe-trading-ai/
- 最新版本：v0.1.13（2026-08-10 发布）

## 信息来源和分析时间

- 信息来源：GitHub 仓库 README、CHANGELOG.md、CONTRIBUTING.md、最新发布信息。
- 分析时间：2026-08-10（基于最新发布版本 v0.1.13）。